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Flexible, Free Software for Multilevel Multiple Imputation: A Review of Blimp and jomo
Ist Teil von
Journal of Educational and Behavioral Statistics, 2019-10, Vol.44 (5), p.625-641
Ort / Verlag
Los Angeles, CA: SAGE Publishing
Erscheinungsjahr
2019
Link zum Volltext
Quelle
ERIC
Beschreibungen/Notizen
Multiple imputation is a popular method for addressing data that are presumed to be missing at random. To obtain accurate results, one's imputation model must be congenial to (appropriate for) one's intended analysis model. This article reviews and demonstrates two recent software packages, Blimp and jomo, to multiply impute data in a manner congenial with three prototypical multilevel modeling analyses: (1) a random intercept model, (2) a random slope model, and (3) a cross-level interaction model. Following these analysis examples, I review and discuss both software packages.